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ELABORÓ: Comité de Ciencias Básicas REVISÓ: Dirección Académica

APROBÓ: C. G. U. T. y P. FECHA DE ENTRADAEN VIGOR: Septiembre de 2018

F-DA-PE-01-TSU-01-A3

ASIGNATURA DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

1. Competencias Plantear y solucionar problemas con base en losprincipios y teorías de física, química y matemáticas, através del método científico para sustentar la toma dedecisiones en los ámbitos científico y tecnológico.

2. Cuatrimestre Cuarto3. Horas Teóricas 224. Horas Prácticas 535. Horas Totales 756. Horas Totales por Semana

Cuatrimestre5

7. Objetivo de aprendizaje El alumno resolverá problemas estadísticos mediante elprocesamiento de datos, así como el análisis yestimación de parámetros para fundamentar la toma dedecisiones.

Unidades de Aprendizaje HorasTeóricas Prácticas Totales

I. Estadística Descriptiva 8 17 25II. Probabilidad 7 18 25III. Estadística Inferencial 7 18 25

Totales 22 53 75

TÉCNICO SUPERIOR UNIVERSITARIO ENTECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN ÁREAINFRAESTRUCTURA DE REDES DIGITALES

EN COMPETENCIAS PROFESIONALES




PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

UNIDADES DE APRENDIZAJE

1. Unidad deaprendizaje I. Estadística Descriptiva

2. Horas Teóricas 83. Horas Prácticas 174. Horas Totales 255. Objetivo de la Unidad

de AprendizajeEl alumno realizará el procesamiento de datos para contribuira la toma de decisiones.

Temas Saber Saber hacer Ser

Introducción ala estadística

Definir los conceptos deestadística, estadísticadescriptiva e inferencial ysus aplicaciones.

Identificar los conceptos deestadística descriptiva:- Variable estadística- Datos: cualitativos,cuantitativos discretos ycontinuos- Población finita e infinita- Muestra

Clasificar datos cualitativosy cuantitativos.

Determinar el tipo deestadística a emplear apartir de los datos.

Determinar la naturalezade los datos.

AnalíticoCríticoRespetoObjetivoSistemáticoResponsable





Población,muestra ymuestreo

Identificar los conceptosde:- Censo- Parámetro- Muestreo- Estadístico

Clasificar las técnicas demuestreo:a) Probabilístico:- Aleatorio simple- Sistemático- Estratificado- Conglomeradob) No probabilístico

Identificar el proceso deldiseño de una muestra:- Tipo de variable- Tamaño de la muestra- Técnica de muestreo

Determinar las variablesde estudio.

Determinar el tamaño de lamuestra.

Seleccionar la técnica demuestreo.

Justificar el diseño de lamuestra.

Proponer el diseño demuestras en situacionesrelacionadas a su perfilprofesional.






Distribución defrecuencias ysurepresentacióngráfica

Identificar el concepto dedatos agrupados y noagrupados.

Identificar el concepto y loselementos de ladistribución de frecuencias:- Clase- Límites de clase- Amplitud- Marca de clase- Frecuencias: Absoluta,Relativa, Relativaporcentual y Acumulada

Explicar la construcción einterpretación de gráficas:- Histograma- Polígono de frecuencias- Ojiva- Pareto- Pastel- Barras- Tallo y hoja

Explicar la construcción detablas de distribución ygráficas con software.

Construir distribuciones defrecuencia de datosagrupados y noagrupados.

Graficar la distribución dedatos.

Interpretar tablas ygráficos.

Representar tablas dedistribución y gráficas consoftware.

Organizar datosrecolectados ensituaciones relacionadoscon su perfil profesional.






Medidas detendenciacentral,localización ydispersión

Definir los conceptos demedidas de:- Tendencia central: media,mediana y moda- Localización: cuartíles,decíles y percentiles- Dispersión: rango,varianza, desviaciónestándar y desviaciónmedia

Explicar el proceso delcálculo de las medidas detendencia central,localización y dispersiónpara datos agrupados y noagrupados y suinterpretación.

Explicar el cálculo de lasmedidas de tendenciacentral, localización ydispersión con software.

Determinar las medidas detendencia central,localización y dispersión.

Interpretar las medidas detendencia central,localización y dispersión.

Obtener las medidas detendencia central,localización y dispersiónde datos relacionados consu perfil profesional, ensoftware.






PROCESO DE EVALUACIÓN

Resultado de aprendizaje Secuencia de aprendizaje Instrumentos y tiposde reactivos

Elaborará un reporte de un casoaplicado con al menos 50 datos,con apoyo de software, quecontenga:

- Variable de estudio

- Diseño del muestreo

- Tabla de distribución defrecuencia

- Gráficos

- Medidas de tendencia central,localización y dispersión

- Interpretación de resultados

1. Identificar los conceptos deestadística

2. Comprender losprocedimientos para realizar loscálculos de distribución defrecuencias

3. Relacionar las medidas detendencia central y dedispersión

4. Analizar los datos delcomportamiento muestral opoblacional

Caso prácticoRúbrica





PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE

Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasEquipos colaborativos

Calculadora científicaPintarrónEquipo de cómputoSoftwareMaterial impreso

ESPACIO FORMATIVO

Aula Laboratorio / Taller Empresax






1. Unidad de aprendizaje II. Probabilidad2. Horas Teóricas 73. Horas Prácticas 184. Horas Totales 255. Objetivo de la Unidad

de AprendizajeEl alumno determinará las probabilidades de datosestadísticos para contribuir a la toma de decisiones.


Conjuntos Definir los conceptos ynotación de conjuntos:-Universo-Vacío-Subconjunto

Describir el proceso deconstrucción del diagrama deVenn Euler.

Explicar las operaciones entreconjuntos:- Unión- Intersección- Complemento- Diferencia

Representar conjuntos ysus operaciones deproblemas de su entornoen diagramas de VennEuler.






ProbabilidadBásica yCondicional

Definir los conceptos deprobabilidad básica:- Probabilidad- Experimento- Espacio muestral- Evento- Eventos mutuamenteexcluyentes

Explicar los métodos para elcálculo de probabilidad :- Aproximación deprobabilidad por frecuenciasrelativas- Método clásico- Subjetivo o de juicio

Explicar las técnicas deconteo:- Diagrama de Árbol- Regla multiplicativa- Combinación- Permutación

Definir los conceptos deprobabilidad:- Probabilidad condicional- Probabilidad conjunta- Eventos dependientes eindependientes

Enunciar los teoremaselementales de probabilidad yprobabilidad condicional.

Explicar el proceso de cálculode probabilidad condicional.

Resolver problemas de suentorno de probabilidadbásica, probabilidadcondicional y técnicas deconteo.






DistribucionesDiscretas deProbabilidad

Identificar el concepto devariable aleatoria discreta.

Explicar las características ymétodos de las distribuciones:- Binomial- Hipergeométrica- Poisson

Determinar la probabilidadde problemas de suentorno con variablesaleatorias discretas.


DistribucionesContinuas deProbabilidad

Identificar el concepto devariable aleatoria continua

Explicar las características ymétodos de las distribuciones:- Normal- Chi cuadrada- F de Fisher

Determinar la probabilidadde problemas de suentorno con variablesaleatorias continuas.


DistribucionesMuestrales

Identificar los conceptos de:- Distribución muestral- Error estándar- Teorema de límite central

Explicar las características yel método de cálculo deprobabilidades de ladistribución t de Student.

Ajustar distribuciones dedatos a una distribuciónnormal.

Determinar la probabilidadde problemas de suentorno con distribuciónmuestral.








Integrara un portafolio deevidencias que contenga:

1*) Compendio de 8 ejercicios:- Uno de operaciones y uno derepresentaciones de conjuntos- Uno de probabilidad clásica yotro de probabilidad condicional- Uno de cada técnica de conteo

*) A partir del resultado deaprendizaje de la unidad 1,determinar:- Cuatro probabilidadesutilizando una distribución deacuerdo al tipo de variable deestudio

*) A partir de un caso de suentorno realizar un muestreoque contenga:- Estimación de parámetrosaplicando el Teorema de LímiteCentral- Cálculo de probabilidades conla distribución muestral

1. Identificar los conceptos dela teoría de conjuntos y los deprobabilidad

2. Analizar las característicasde las distribuciones deprobabilidad

3. Comprender el proceso paracalcular la probabilidad de loseventos

4. Analizar los datos de unamuestra o población paradescribir el comportamiento delproceso

5. Seleccionar el método segúnla distribución

Portafolio de evidenciasRúbrica






Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasAnálisis de casos


ESPACIO FORMATIVO

Aula Laboratorio / Taller EmpresaX






1. Unidad de aprendizaje III. Estadística Inferencial2. Horas Teóricas 73. Horas Prácticas 184. Horas Totales 255. Objetivo de la Unidad

de AprendizajeEl alumno realizará estimaciones de datos estadísticos paracontribuir a la toma de decisiones.


Estimación Definir el concepto deestimación.

Explicar los tipos deestimación de medias yproporciones:- Puntual- Por intervalo

Determinarestimaciones de mediasy proporciones ensituaciones relacionadascon su perfil profesional.


Prueba deHipótesis.

Definir los conceptos de:- Hipótesis- Hipótesis nula- Hipótesis alternativa- Error tipo I y II

Explicar el método de laprueba de hipótesis con una ydos muestras de media yvarianza:- Establecimiento de hipótesis- Criterio de aceptación- Estadístico de prueba

Realizar la prueba dehipótesis con una y dosmuestras de media yvarianza en situacionesrelacionadas con superfil profesional.






RegresiónLineal yCorrelación.

Identificar el proceso deconstrucción del diagrama dedispersión.

Identificar el concepto decoeficiente de correlación.

Explicar el proceso deregresión lineal y suinterpretación:- Diagrama de dispersión- Coeficiente de correlación- Ecuación de regresión

Explicar el proceso deregresión lineal en software.

Explicar el concepto depronóstico en regresión lineal.

Graficar el diagrama dedispersión.

Determinar elcoeficiente decorrelación.

Obtener la ecuación dela recta.

Interpretar losresultados.

Obtener la regresiónlineal en software desituaciones relacionadascon su perfil profesional.

Determinar pronósticosde situacionesrelacionadas con superfil profesional.


Diseño deexperimentos

Explicar el concepto de diseñode experimentos.

Identificar los elementos deANOVA (Análisis devarianza):- Fuentes de variación- Suma de cuadrados- Cuadrados medios- Estadístico de prueba

Explicar el proceso deconstrucción e interpretaciónde la tabla ANOVA.

Explicar la prueba ANOVAcon software.

Construir la tablaANOVA con datos desituaciones relacionadascon su perfil profesional.

Presentar los resultadosde la prueba ANOVArealizados con software.

Interpretar losresultados obtenidos deANOVA con el software.








Integrará un portafolio deevidencia que contenga:

*) A partir del resultado deaprendizaje de la unidad 1 y dela variable de estudio,determinar:a) Una estimación puntualb) Una estimación por intervalosc) Prueba de hipótesis con:- Establecimiento de hipótesis- Criterio de aceptación- Estadístico de prueba- Conclusión

*) A partir de un caso dado desu entorno profesional , realizaren software:- Regresión lineal- Pronóstico- Prueba ANOVA- Interpretación- Conclusión

1. Identificar el concepto dehipótesis nula y alternativa

2. Comprender elplanteamiento de hipótesis nulay alternativa

3. Identificar las metodologíaspara las pruebas de hipótesis

4. Analizar las pruebas dehipótesis acorde al caso

5. Validar los resultados

Portafolio de evidenciasRúbrica






Métodos y técnicas de enseñanza Medios y materiales didácticosEjercicios prácticosSolución de problemasAnálisis de casos


ESPACIO FORMATIVO

Aula Laboratorio / Taller Empresax





CAPACIDADES DERIVADAS DE LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES A LAS QUECONTRIBUYE LA ASIGNATURA

Capacidad Criterios de DesempeñoIdentificar elementos de problemasmediante la observación de la situacióndada y las condiciones presentadas, conbase en conceptos y principiosmatemáticos, para establecer lasvariables a analizar.

Elabora un diagnóstico de un proceso osituación dada enlistando:

- Elementos- Condiciones- Variables, su descripción y expresiónmatemática

Representar problemas con base en losprincipios y teorías matemáticas,mediante razonamiento inductivo ydeductivo, para describir la relación entrelas variables.

Elabora un modelo matemático que exprese larelación entre los elementos, condiciones yvariables en forma de diagrama, esquema,matriz, ecuación, función, gráfica o tabla devalores.

Resolver el planteamiento matemáticomediante la aplicación de principios,métodos y herramientas matemáticaspara obtener la solución.

Desarrolla la solución del modelo matemáticoque contenga:

- Método, herramientas y principios matemáticosempleados y su justificación- Demostración matemática- Solución- Comprobación de la solución obtenida

Valorar la solución obtenida mediante lainterpretación y análisis de ésta conrespecto al problema planteado paraargumentar y contribuir a la toma dedecisiones.

Elabora un reporte que contenga:

- Interpretación de resultados con respecto alproblema planteado.- Discusión de resultados- Conclusión y recomendaciones





FUENTES BIBLIOGRÁFICAS

Autor Año Título delDocumento Ciudad País Editorial

Aguilar Roberto (2011) Estadística Básica México México Trillas

Avalos SeptienMauricio (2010)

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México México PearsonEducación

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Estadística paso apaso

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Devore, Jay L. (2011)

Probabilidad yestadística paraingeniería enciencias

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Douglas Lind (2010)

Estadísticaaplicada aNegocios

México México McGraw-Hill

Levin Richard (2011)

Estadística paraadministración yeconomía México México Pearson

Educación

Moore D. Cc yMcCabe G. P (2009)

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Murray Spiegel (2010)Probabilidad yestadística México México McGraw-Hill

Wackerly, DennisD./Mendenhall,Wililiam/ScheafferRichard L.

(2010)EstadísticaMatemática conAplicaciones

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